Learn decision tree algorithm, create and visualize decision tree in Machine Learning with Python, and understand decision tree sklearn, and decision tree classifier and regressor functions
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数用于构建决策树,默认使用CART算法,现对该函数参数进行说明,参考的是scikit-learn 0.20.3版本。 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier fromsklearn.tree.exportimportexport_text iris=load_iris() decision_tree=DecisionTreeClassifier(random_state=0,max_depth=2) decision_tree=decision_tree.fit(iris.data,iris.target) r=export_text(decision_tree,feature_names=iris['feature_names']) print(r) ...
在机器学习中,同样可以通过数据集训练出如图1-1所示的决策树模型,这种算法被称为决策树学习算法(Decision Tree Learning)1。 二、模型介绍 模型 决策树学习算法(Decision Tree Learning),首先肯定是一个树状结构,由内部结点与叶子结点组成,内部结点表示一个维度(特征),叶子结点表示一个分类。结点与结点之间通...
1. DecisionTreeClassifier API 的使用 和其他分类器一样,DecisionTreeClassifier 需要两个数组作为输入: X: 训练数据,稀疏或稠密矩阵,大小为 [n_samples, n_features] Y: 类别标签,整型数组,大小为 [n_samples] fromsklearnimporttree X = [[0,0], [1,1]] ...
sklearn简介: sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,网址如下:http://sklearn.apachecn.org/ 里面对一些常用的机器学习方法进行了封装,在进行机器学习任务时,并不需要每个人都实现所有的算法,只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。 机器学习任务通常包括分类(Classification)和回归(...
【风控】巧用sklearn的DecisionTreeClassifier寻找切分点做决策树 JiaX 风控数据分析师,Python爱好者一枚 背景 在业务中经常遇到多个特征或评分用作决策树,但很多时候如何进行交叉、如何决定切分点等关键性问题,都需要经验判断以及慢慢尝试调整,花费较大时间精力。本文尝试借用sklearn库中的DecisionTreeClassifier决策树算法...
DecisionTreeClassifier 分类树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None, random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None...
Sklearn支持基尼指数的“基尼”标准,默认情况下,它采用“基尼”值。 计算基尼系数的公式如下: 让我们考虑下图中的数据集,并使用指数索引绘制决策树: 在上面的数据集中,有5个属性,属性E是预测特征,包含2个(正面和负面)类。我们两个班级的比例相等。 在基尼指数中,我们必须选择一些随机值来对每个属性进行分类。此数...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的用法。 用法: classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes...